Matlab粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

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❤️ 内容介绍

随着大数据时代的到来，数据分类成为了许多领域中的重要任务。在机器学习领域，有许多经典的算法被用于解决数据分类问题，例如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。然而，这些算法在处理大规模数据时往往面临着计算复杂度高、训练时间长等问题。为了解决这些问题，一种新的机器学习算法——核极限学习机（KELM）被提出。

核极限学习机是一种单层前馈神经网络，它利用随机生成的隐藏层节点和固定的输出权重来近似最优解。相比于传统的神经网络算法，KELM具有训练速度快、计算复杂度低等优势。然而，由于KELM的随机性，其分类性能在一些复杂数据集上可能不够理想。为了进一步优化KELM的分类性能，一种基于粒子群算法（PSO）的优化方法被提出，称为PSO-KELM。

粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。在PSO-KELM中，每个粒子代表了一个候选解，粒子的位置表示了隐藏层节点的权重，速度表示了输出权重的更新方向。通过不断迭代，粒子群逐渐优化KELM的参数，从而提高其分类性能。

PSO-KELM的优化过程可以分为两个阶段：初始化阶段和迭代优化阶段。在初始化阶段，粒子群中的每个粒子的位置和速度都被随机初始化。在迭代优化阶段，粒子群根据自身的历史最优解和全局最优解来更新自己的位置和速度。通过不断迭代，粒子群逐渐收敛到最优解，从而优化KELM的参数。

PSO-KELM在许多数据集上都取得了较好的分类性能。例如，在手写数字识别数据集上，PSO-KELM的分类准确率达到了98%以上。这表明PSO-KELM在处理复杂数据集时具有很好的适应性和泛化能力。

总结来说，PSO-KELM是一种基于粒子群算法优化的核极限学习机，用于解决数据分类问题。相比于传统的机器学习算法，PSO-KELM具有训练速度快、计算复杂度低等优势，并且在许多数据集上取得了较好的分类性能。未来，PSO-KELM有望在更多领域中得到应用，并为数据分类问题的解决提供新的思路和方法。

🔥核心代码

function f =luoyiman_localbest(x1,x2,x3,x4,x5,fobj)%求解当前个体粒子环形邻域中的局部最优,然后用这个局部最优替换当前个体K0=[x1;x2;x3;x4;x5];K1=[fobj(x1), ... fobj(x2), ... fobj(x3), ... fobj(x4), ... fobj(x5)];[~ ,index]=min(K1);f=K0(index,:);




❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 付文华.基于改进混合核极限学习机的燃煤锅炉NOx排放预测[D].太原理工大学[2023-09-08].

[2] 范君,王新,徐慧.粒子群优化混合核极限学习机的构造煤厚度预测方法[J].计算机应用, 2018.

[3] 范君.基于粒子群算法优化混合核极限学习机的构造煤厚度预测研究与应用[D].中国矿业大学[2023-09-08].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.826630.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知a

3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计